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低光照场景下，道路障碍物检测任务面临障碍物颜色纹理特征弱化、小目标特

征丢失和边缘感知计算资源有限问题，导致低光照场景下道路障碍物检测和识别

的准确性显著下降，容易引发交通安全风险。现有视觉感知方法在低光照场景下主

要面临以下局限：（1）传统低光图像增强方法在低光照道路障碍物检测场景不适用，

易导致噪声放大、障碍物颜色纹理特征丢失，使得低光照道路障碍物特征提取困难；

（2）障碍物的多样性及其与环境的复杂交互，如不规则、低反射率和小目标障碍

物导致的边界模糊、小目标特征丢失和边界框回